シュテファン・ラトナー

シュテファン・ラトナーは、音楽チームのリサーチリーダーとして、音楽制作向け生成AI、音楽情報検索（MIR）、そして表現学習を中心に研究を行っています。2019年にオーストリア・リンツのヨハネス・ケプラー大学（JKU）で博士号を取得。その後はウィーンにあるオーストリア人工知能研究所やリンツの計算知覚研究所で研究に携わり、音楽構造のモデリング（変換学習や計算による相対音感の研究を含む）を主なテーマとして取り組んできました。現在は、音楽制作におけるヒューマン・コンピュータ・インタラクションやライブ・ステージング、音楽における情報理論に特に関心を持っています。潜在拡散（Latent Diffusion）や自己教師あり学習、生成的シーケンス・モデル、計算的短期記憶、人間の知覚モデルなどを専門としています。

 Awards

Best Paper Award ISMIR Conference (2019):

S. Lattner, M. Dörfler, A. Arzt; Learning Complex Basis Functions for Invariant Representations of Audio.

Best Paper Award ISMIR Conference (2023):A. Riou, S. Lattner, G. Hadjeres, G. Peeters; Pesto: Pitch estimation with self-supervised transposition-equivariant objective.